近年來，工廠、企業(yè)招工難問題愈發(fā)凸顯。

數(shù)據(jù)顯示，2012-2018年，我國勞動(dòng)年齡人口的數(shù)量和比重連續(xù)7年出現(xiàn)雙降，7年間減少了2600多萬人，2018年年末全國就業(yè)人員總量也首次出現(xiàn)下降。

另有數(shù)據(jù)顯示，自2012年中國農(nóng)民工總量增速第一次出現(xiàn)下降，之后增速基本保持持續(xù)下降趨勢，2019年增速相比2017年幾乎“腰斬”；且最近5年，50歲以上的農(nóng)民工占比一年比一年高。

與此同時(shí)，年輕群體則不再滿足于傳統(tǒng)制造業(yè)工人微薄的收入，在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展下，轉(zhuǎn)而尋求快遞員、騎手、網(wǎng)約車等新的社會(huì)需求職業(yè)。尤其是去年疫情之下，網(wǎng)絡(luò)配送、直播電商等擴(kuò)張，加劇了勞動(dòng)力的遷移。

為了招到更多的工人，工廠不得不提高薪資待遇，而勞動(dòng)力成本的水漲船高，進(jìn)一步導(dǎo)致了制造業(yè)開始出現(xiàn)新一輪向勞動(dòng)力成本更低的東南亞國家遷移的現(xiàn)象。

勞動(dòng)力成本上升正日益成為中國制造業(yè)面臨的困境之一。

另一方面，以德國提出“第四次工業(yè)革命”、美國“智能制造領(lǐng)導(dǎo)聯(lián)盟”、英國《英國工業(yè)2050戰(zhàn)略》等為標(biāo)志，多國正在大力推動(dòng)新型高自動(dòng)化制造形式，下一代工業(yè)制造已逐漸成為新的趨勢。

當(dāng)前，作為世界工廠，中國制造已經(jīng)遍及全球，體量龐大，品類齊全。但是從產(chǎn)品的技術(shù)附加價(jià)值以及產(chǎn)品品牌溢價(jià)上看，中國制造還處于中低端水平，大多數(shù)制造企業(yè)也處于產(chǎn)業(yè)鏈的底端，缺乏競爭力。中國制造業(yè)大而不強(qiáng)、全而不優(yōu)的局面仍未得到根本改變。

在此背景下，國家近年發(fā)布多項(xiàng)政策支持制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型。2015年李克強(qiáng)總理提出“制造強(qiáng)國”戰(zhàn)略；在第一個(gè)“十年綱領(lǐng)”《中國制造2025》中，將“中國智能制造”作為發(fā)展的主要方向，推動(dòng)傳統(tǒng)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，以“機(jī)器換人”的方式，緩解中國制造業(yè)面臨的用工荒問題。

如今，從《中國制造2025》規(guī)劃綱要正式頒發(fā)至今，已經(jīng)過去6年了，中國制造業(yè)也在信息化、數(shù)字化、智能化的道路上摸索前行了6年。在這6年中，企業(yè)家們的觀念發(fā)生了轉(zhuǎn)變，大多數(shù)制造企業(yè)也正走在信息化、數(shù)字化升級(jí)的路上，少數(shù)企業(yè)在局部點(diǎn)上實(shí)現(xiàn)了智能化。

尤其在去年我國疫情防控最吃緊的時(shí)候，一批智能制造標(biāo)桿企業(yè)憑借自動(dòng)化生產(chǎn)線、智能工廠、網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維平臺(tái)等優(yōu)勢，率先實(shí)現(xiàn)復(fù)工復(fù)產(chǎn)，不僅增強(qiáng)了全社會(huì)抵御突發(fā)事件的韌性，也為市場主體平穩(wěn)運(yùn)轉(zhuǎn)、產(chǎn)業(yè)鏈、供應(yīng)鏈保持穩(wěn)定發(fā)揮了堅(jiān)實(shí)的保障作用，充分體現(xiàn)了智能制造強(qiáng)大的潛力。

盡管如此，總體上來看，大多數(shù)制造企業(yè)（包括歐美獨(dú)資企業(yè)和中外合資企業(yè)）還只是停留在數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)呈現(xiàn)的應(yīng)用上，離數(shù)據(jù)自動(dòng)分析、診斷、反饋到自動(dòng)調(diào)整控制還有很大一段距離，尤其是在智能化上還存在很大的瓶頸和制約。

從技術(shù)和管理的角度看，中國制造要走向智能制造，主要還存在五大難點(diǎn)：
一，智能制造是基于新的物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等數(shù)字化技術(shù)與先進(jìn)制造技術(shù)的深度融合，貫穿于從設(shè)計(jì)、供應(yīng)、生產(chǎn)制造、服務(wù)等整個(gè)供應(yīng)鏈制造、運(yùn)營和管理的各個(gè)環(huán)節(jié)。
因此，智能制造包含兩個(gè)系統(tǒng)工程，一個(gè)是智能制造技術(shù)（制造技術(shù)和信息技術(shù)）整合的系統(tǒng)工程，另一個(gè)是管理的系統(tǒng)工程。目前，這兩個(gè)系統(tǒng)工程不僅是中國企業(yè)面臨的問題，歐美企業(yè)也同樣面臨這個(gè)問題。

二，裝備制造業(yè)仍然是瓶頸，跟不上智能制造發(fā)展的要求。智能制造最終還是要落到制造技術(shù)和裝備上，雖然我國在互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等數(shù)字化技術(shù)以及5G的深入應(yīng)用上處于優(yōu)勢地位，但制造最后的執(zhí)行單元還得是機(jī)床，在這方面我們與歐美日企業(yè)相比還存在很大的差距，比如工業(yè)機(jī)器人、3D打印、芯片光刻機(jī)、高精度的測量測試設(shè)備等。

三，基礎(chǔ)數(shù)據(jù)平臺(tái)深度開發(fā)不受控。企業(yè)要實(shí)現(xiàn)智能制造，需要兩個(gè)基礎(chǔ)系統(tǒng)平臺(tái)，一個(gè)是MES系統(tǒng)，另一個(gè)是ERP系統(tǒng)，而這兩個(gè)系統(tǒng)我們沒有自主的軟件平臺(tái)，還是要依賴于歐美，因此在深度定制開發(fā)上還是受限制。

四，算法開發(fā)。智能制造需要基于數(shù)據(jù)并充分挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值而實(shí)現(xiàn)自決策、自管理、自學(xué)習(xí)，從數(shù)據(jù)源采集、數(shù)據(jù)呈現(xiàn)、數(shù)據(jù)分析到自行診斷、自動(dòng)反饋、自動(dòng)調(diào)整控制，中間就離不開算法的開發(fā)，智能的核心也就是算法。
而算法開發(fā)是一個(gè)多元跨界和交叉學(xué)科的工作，既要求對(duì)業(yè)務(wù)有深入理解，又要有IT技術(shù)思維。目前，我們?cè)谒惴ㄩ_放的資源上還存在很大的差距。

五，管理和組織的變革。一方面，智能制造基于數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)端對(duì)端、信息充分共享、管理平臺(tái)化，打破了企業(yè)原有的金字塔官僚管理體制結(jié)構(gòu)，來自原有權(quán)力結(jié)構(gòu)擁有者的變革阻力會(huì)很大，往往他們還掌握了決策權(quán)，導(dǎo)致智能制造的資源投入不到位。

另一方面，管理方式會(huì)因信息平臺(tái)化而發(fā)生改變，個(gè)體和任務(wù)小團(tuán)隊(duì)的自管理、自決策機(jī)制會(huì)越來越普遍，但是，目前還沒有找到很好的組織管理方式及組織文化激發(fā)個(gè)體和小團(tuán)隊(duì)的工作意愿并相互協(xié)同。
基于以上原因，未來智能制造之路還有很長一段時(shí)間需要去探索，其中有三點(diǎn)是需有所創(chuàng)新和突破：
一是在技術(shù)上需要自主研發(fā)，突破裝配和軟件技術(shù)的瓶頸，同時(shí)關(guān)注整個(gè)生態(tài)鏈中的核心技術(shù)；
二是在適應(yīng)性上，需要推動(dòng)組織和管理的變革，以適應(yīng)信息技術(shù)帶來的管理變化。
三是在智能化的道路上需要引入系統(tǒng)工程、頂層設(shè)計(jì)，才有可能實(shí)現(xiàn)制造技術(shù)、信息技術(shù)和組織管理三者的深度融合。